降维过程主要分为两步,首先通过选择枢纽点确定目标空间中的坐标轴,然后计算数据集中的样本点在这些坐标轴上的投影坐标。
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Design and Simulation for Dimensionality Reduction Observer of Position Servocontrol System
位置随动控制系统的降维观测器设计与仿真
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比较了犯罪嫌疑人脸部识别中常用的数据降维和模式分类方法。
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随着近年来模式识别和计算机视觉领域的快速发展,越来越多的应用涉及到了高维数据的降维问题。
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其中的主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)经常被用于特征降维。
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在人工数据与UCI数据上的实验表明,我们提出的方案较原始算法在精确率上有较大提高,是有效的非线性降维工具。
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作为一种优良的聚类和降维工具,自组织神经网络SOM(SelfOrganizingFeatureMaps)已经得到广泛应用。
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中心近邻嵌入的学习算法,与经典的局部线性嵌入和保局映射不同,它是一种有监督的线性降维方法。
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in-depth study of the dimensionality reduction algorithm of the original model of lbp.
深入研究了LBP原始模式的降维算法。
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dimensionality reduction and similarity search in large time series databases
大规模时间序列数据库降维及相似搜索
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边界元法(BEM)是一种应用广泛的求解偏微分方程的方法,它具有精度高,降维等特点。
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因此,利用降维技术对高维数据进行处理就显得尤为重要。
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Frequent item sets based dimensionality reduction algorithm in data mining research
基于频繁项集的降维在数据挖掘中的应用
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Nonlinear dimensionality reduction in the analysis of high dimensional medical data
非线性降维在高维医学数据处理中的应用
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